Пильник Н.П.кандидат экономических наук, доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Москва, Российская Федерация npilnik@hse.ru https://orcid.org/0000-0003-3066-8207 SPIN-код: 5869-6030
Станкевич И.П.кандидат экономических наук, доцент департамента прикладной экономики факультета экономических наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), Москва, Российская Федерация istankevich@hse.ru https://orcid.org/0000-0001-7391-4055 SPIN-код: 7080-5847
Абушова Е.Е.кандидат экономических наук, доцент Высшей школы производственного менеджмента, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ), Санкт-Петербург, Российская Федерация abushova_ee@spbstu.ru https://orcid.org/0000-0001-5439-359X SPIN-код: 7273-3810
Петрова Д.А.директор по развитию бизнеса, ООО «Квазар», Москва, Российская Федерация darxu.petrova@yandex.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Предмет. Оптимизация затрат корпоративных автопарков, эффективное распределение маршрутов и времени передвижения автомобилей. Цели. Разработка модели для оценки эффективности расхода топлива в течение различных периодов времени, вероятности аварии, учитывающих индивидуальный стиль вождения. Методология. Применены методы статистического и эконометрического анализа. Результаты. Выявлены основные факторы, позволяющие оценить эффективность расхода топлива, представлена методика ее расчета. Описаны форматы агрегации данных, поступающих с телематических устройств, в удобный массив информации. Выводы. Учет данных по ускорениям повышает качество разработанной математической модели, которая представляет собой первый шаг к оптимизации затрат корпоративных автопарков, связанных с расходом топлива.
Ключевые слова: оптимизация затрат, топливная эффективность, телематические данные, анализ данных, моделирование
Список литературы:
Quddus M.A. Time Series Count Data Models: An Empirical Application to Traffic Accidents. Accident Analysis & Prevention, 2008, vol. 40, iss. 5, pp. 1732–1741. URL: Link
Kashani A.T., Mohaymany A.S. Analysis of the Traffic Injury Severity on Two-Lane, Two-Way Rural Roads Based on Classification Tree Models. Safety Science, 2011, vol. 49, iss. 10, pp. 1314–1320. URL: Link
Kashani A.T., Shariat-Mohaymany A., Ranjbari A. Analysis of Factors Associated with Traffic Injury Severity on Rural Roads in Iran. Journal of Injury & Violence Research, 2011, vol. 4, iss. 1, pp. 36–41. URL: Link
Olszewski P., Szagała P., Wolański M., Zielińska A. Pedestrian Fatality Risk in Accidents at Unsignalized Zebra Crosswalks in Poland. Accident Analysis & Prevention, 2015, vol. 84, pp. 83–91. URL: Link
Erdogan S., Yilmaz I., Baybura T., Gullu M. Geographical Information Systems Aided Traffic Accident Analysis System Case Study: City of Afyonkarahisar. Accident Analysis & Prevention, 2008, vol. 40, iss. 1, pp. 174–181. URL: Link
Tesema T.B., Abraham A., Grosan C. Rule Mining and Classification of Road Traffic Accidents Using Adaptive Regression Trees. International Journal of Simulation, 2005, vol. 6, iss. 10. URL: Link
Сулоева С.Б., Абушова Е.Е., Бурова Е.В. Разработка референтной модели учета информации в системе стратегического управленческого учета // Организатор производства. 2020. Т. 28. № 1. С. 56–65. URL: Link
French D.J., West R.J., Elander J., Wilding J.M. Decision-Making Style, Driving Style, and Self-Reported Involvement in Road Traffic Accidents. Ergonomics, 1993, vol. 36, iss. 6, pp. 627–644. URL: Link
Elliott M.A., Armitage C.J., Baughan C.J. Drivers' Compliance With Speed Limits: An Application of the Theory of Planned Behavior. Journal of Applied Psychology, 2003, vol. 88, iss. 5, pp. 964–972. URL: Link
Taubman-Ben-Ari O., Mikulincer M., Gillath O. The Multidimensional Driving Style Inventory – Scale Construct and Validation. Accident Analysis & Prevention, 2004, vol. 36, iss. 3, pp. 323–332. URL: Link00010-1
Kosuge R., Okamura K., Kihira M. et al. Predictors of Driving Outcomes Including Both Crash Involvement and Driving Cessation in a Prospective Study of Japanese Older Drivers. Accident Analysis & Prevention, 2017, vol. 106, pp. 131–140. URL: Link
Park H.C., Kim D.K., Kho S.Y., Park P.Y. Cross-Classified Multilevel Models for Severity of Commercial Motor Vehicle Crashes Considering Heterogeneity Among Companies and Regions. Accident Analysis & Prevention, 2017, vol. 106, pp. 305–314. URL: Link
Корчагин В.А., Ляпин С.А., Клявин В.Э., Ситников В.В. Повышение безопасности движения автомобилей на основе анализа аварийности и моделирования ДТП // Фундаментальные исследования. 2015. № 6. Ч. 2. С. 251–256. URL: Link
Кошман А.В., Родионов Д.Г. Турбулентность цен на нефть как вызов устойчивости развития нефтяной промышленности в России // Бизнес. Образование. Право. 2020. № 3. С. 69–76. URL: Link
Моисеева О.В., Клевеко В.И. Анализ аварийных случаев с участием пешеходов в г. Перми // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Строительство и архитектура. 2015. № 4. С. 134–143.
Stankevich I., Korishchenko K., Pilnik N., Petrova D. Usage-based Vehicle Insurance: Driving Style Factors of Accident Probability and Severity. Journal of Transportation Safety & Security, 2022, vol. 14, iss. 10, pp. 1633–1654. URL: Link
Лебедев О.Т., Родионов Д.Г., Мокеева Т.В. Построение организационно-экономического механизма управления жизненным циклом фундаментальных научно-технологических инноваций // Экономика и предпринимательство. 2019. № 5. С. 701–709.